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Enregistrement W4297394779 · doi:10.3389/fenrg.2022.1007260

Global antimony supply risk assessment through the industry chain

2022· article· en· W4297394779 sur OpenAlexaboutno aff
Junhui Li, Deyi Xu, Yongguang Zhu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSupply chainBusinessAntimonyIndex (typography)Upstream (networking)Downstream (manufacturing)MidstreamChinaPetroleum industryEngineeringGeographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimony is a type of critical metal for the energy transition. The antimony industry chain is distributed among the major developed and developing countries around the world. With the development of clean energy technology, the demand for antimony in photovoltaic and energy storage fields will increase significantly. Considering the significant changes in the global demand for antimony products and the serious supply shortage, people should pay more attention to the supply risk of related products of the antimony industry chain. In this paper, we propose a new integrated index to evaluate the supply risk of antimony industry chain related products, including Herfindahl Hirschman index, global governance index, human development index, global innovation index, and betweenness centrality in complex networks. Meanwhile, seven commodities in the antimony industry chain are selected for empirical analysis from 2011 to 2019. The results show that countries with high supply risks of the industry chain upstream include Canada, France, Germany, India, Japan, Thailand, and the United Kingdom. And, Australia, India, Japan, Thailand, and Vietnam are with high supply risks in the midstream of the industry chain. Meanwhile, Canada, India, Japan, and Thailand are with high downstream supply risks. Some countries, like China, the United States, and Germany, play a core role in different sectors of the industry chain. International competitive relations of countries have caused a high supply risk of products related to the antimony industry chain. The supply risk of the antimony industry chain shows that countries must strengthen industrial division and cooperation to maximize their interests. It is suggested to take the country-specific measures to mitigate supply risks, including establishing national inventories of critical materials, overseas investment, strengthening the guidance of industrial policies, and accelerating infrastructure construction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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